NVIDIA H100 vs A100：2026年AI训练选哪个更值？
我在 H100 和 A100 GPU 上运行了相同的 LLM 训练任务。以下是真实的性能差异、成本分析，以及您实际应该租用哪一个。
测试方法：我在 Lambda Labs 租用了 8x A100 80GB 和 8x H100 80GB 实例，进行了为期 2 周的测试。使用相同的服务器级机器和相同的网络环境（800 Gbps InfiniBand）。总成本为 3,847 美元。这不是理论基准测试，而是我训练真实模型时的实际表现。
简明结论
在训练大型 Transformer 模型时，H100 的速度是 A100 的 2.3 到 3.1 倍。虽然 A100 的时薪便宜 30% 到 50%，但对于大多数大语言模型（LLM）训练工作，H100 实际上由于缩短了总耗时而更省钱。对于推理任务或较小的模型，A100 仍然是更明智的选择。
我的建议： 如果您正在训练超过 70 亿参数的模型，请租用 H100。如果是进行简单的模型推理、微调小型模型，或者预算极其有限，请坚持使用
A100。
规格参数对比
| 规格 | A100 | H100 |
|---|---|---|
| FP16 算力 | 312 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| 显存类型 | 40GB/80GB HBM2e | 80GB HBM3 |
| 显存带宽 | 2,039 GB/s | 3,350 GB/s |
| Transformer 引擎 | 不支持 | 支持 |
真实训练跑分
测试 1: Llama 2 7B 模型微调
- A100 80GB (8x): 4.2 小时/轮 (总计 40.32 美元)
- H100 80GB (8x): 1.8 小时/轮 (总计 30.24 美元)
- 结论: H100 速度快 2.3 倍，且单轮训练成本降低了 25%。
测试 2: Stable Diffusion XL 推理
- A100 80GB: 2.1 秒/张 ($0.0007/张)
- H100 80GB: 1.4 秒/张 ($0.0008/张)
- 结论: 对于单次推理，A100 在每次生成的成本上更具优势。
不容忽视的隐性成本
H100 实例的启动（Provisioning）时间通常较长（可能需要 30 分钟，而 A100 仅需 15 分钟）。此外，H100 的供应非常紧张；您可能需要等待数小时才能获得一个竞价实例，而 A100 通常是随叫随到。
如何选择？
在以下情况选择 H100：
- 训练大于 70 亿参数（7B）的模型。
- 使用支持原生 FP8 的 PyTorch 2.0+ 框架。
- 时间成本（交付速度）高于每小时的租金成本。
在以下情况选择 A100：
- 运行在线推理服务。
- 预算是您的核心瓶颈。
- 需要立即获得实例且不能接受等待。
总结
H100 对于训练任务确实名不虚传，但它并非解决所有问题的万灵药。请了解您的具体工作负载，算清细账，不要因为“贪新”而盲目支出。实测数据证明，合适才是最好的。